Lunes en la Ciencia, 2 de octubre del 2000
ƑYa llegamos?
Inteligencia Artificial
Arturo Aguilar-Aguila Acuña
Cuando pensamos en inteligencia artificial (IA), inevitablemente nos remontamos a los 60 con la computadora HAL-9000 de Arthur C. Clarke: "Lo siento Dave, me temo que no puedo hacer eso...". Pues bien, ya estamos en vísperas del 2001, y la odisea espacial parece no vislumbrarse a corto plazo, pero en cuanto a IA Ƒcuánto hemos realmente avanzado?
Desde el inicio de la era de la computación, hemos buscado crear máquinas con la capacidad de "pensar", o por lo menos aparentar el pensamiento humano. Esto se refleja en el diseño de la interfase con el usuario, tanto en hardware como en software, cada vez mas intuitivas y ergonómicas. La tendencia es que las máquinas se conviertan en una extensión de nosotros mismos.
Antes de clasificar cualquier máquina hecha por el hombre como "inteligente", debemos considerar a qué le estamos llamando inteligencia, ya que nos podemos referir al comportamiento, a la capacidad de razonar o a la conciencia. En cualquier caso, es claro que esto invita a un debate filosófico en el que es cuestionable que algo creado por la mente del hombre pueda tener mente propia. Una máquina que piensa debe de imitar de alguna forma la estructura del pensamiento, para lo cual es necesario el desarrollo de algoritmos capaces de llevar a cabo el proceso de aprendizaje, mejor conocido como entrenamiento en la jerga de sistemas de cómputo.
Entre las técnicas de IA más exitosas
encontramos a la lógica difusa, que se basa en dar valores
intermedios a las respuestas SI y NO de la lógica
clásica o booleana. Algunas de las aplicaciones que ha tenido
esta tecnología es en aparatos electrodomésticos dotados
de cierta capacidad de decisión, aunque difícilmente
podríamos llamarlos inteligentes.
Otra vertiente de IA son los sistemas expertos, que consisten en una base de conocimientos en donde son almacenados continuamente todas las experiencias accesibles para el sistema a medida que se adquieren. La selección de la información dentro de esta base de conocimientos para su aplicación es llevada a cabo por un algoritmo denominado motor de inferencia. Entre los desarrollos más notables en esta categoría encontramos a los sistemas de diagnóstico médico, los cuales cuentan con bases de experiencia de cientos de especialistas a través de varios años de consulta. Aunque su uso experimental ha sido un éxito, su aplicación práctica no ha tenido el auge esperado, debido principalmente a la falta de legislación en las posibles consecuencias del diagnóstico.
Una de las técnicas que ha generado mayor expectativa son las redes neuronales, que tratan de imitar la forma en que el cerebro procesa la información. Hasta ahora, estos sistemas se han aplicado para el reconocimiento óptico y auditivo, que van desde la identificación de personas por su voz, huellas dactilares, iris y rostros con fines de seguridad, el reconocimiento óptico de caracteres, hasta la identificación de objetivos militares.
También se han desarrollado lenguajes de programación especializados para IA, como PROLOG (PROgramming LOGic) y LISP, que algunos programadores con sentido del humor lo refieren como LIst of Stupid Parenthesis. En ambos lenguajes se trata de imitar la lógica que nosotros utilizamos para la resolución de problemas, y su uso ha tenido grandes éxitos y fracasos.
Hasta ahora, el uso de IA se ha limitado a aplicaciones donde las decisiones tomadas por autómatas no son de gran trascendencia, concediendo el beneficio de la duda a aplicaciones militares que aún se mantienen en secreto. Entre los logros más notables podemos citar el programa ELIZA, un "psicólogo virtual" desarrollado en 1967 por Joseph Weisenbaum, del MIT, en el que después de realizar una sesión, la mayoría de los pacientes no fue capaz de discernir si el terapeuta era un humano o una máquina.
Para la exploración espacial el uso de IA se ha convertido en una necesidad. La estación marciana Sagan Memorial Station requería de un vehículo que no puede ser operado a control remoto, debido a que una señal tarda más de 20 minutos en llegar a la tierra, haciendo imposible controlar el vehículo en tiempo real. El problema se resolvió construyendo el transporte Sojourner Microrover, controlado por un sistema inteligente, el cual puede transitar en forma autónoma, tomando muestras de la roja superficie del planeta.
Otro ejemplo importante, que no está basado en IA sino en el poder del procesamiento paralelo, es la computadora Deep Blue, de IBM, que después de varios torneos fue capaz de derrotar al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov, aunque el comentario del campeón derrotado fue que la computadora no fue diseñada para ser gran maestro, sino para vencer a Kasparov.
Todos estos avances nos confirman que ya poseemos la tecnología para construir máquinas inteligentes, capaces de sustituir al hombre en una gran variedad de tareas y disciplinas. El paso siguiente será definir hasta dónde debemos dejar a las máquinas la libertad de tomar decisiones propias. La amenaza de crear un régimen autoritario en el que las máquinas decidan el futuro de la humanidad resulta aún más escalofriante que el hermano mayor en 1984, de George Orwell. Una buena alternativa sería considerar seriamente las leyes de la robótica planteadas por Isaac Asimov en Yo, robot:
1. Un robot no dañará a un ser humano o, por no actuar, permitirá que un humano sea dañado.
2. Un robot debe obedecer las órdenes dadas por seres humanos, excepto cuando estas órdenes interfieran con la primera ley.
3. Un robot debe de proteger su propia existencia, mientras no esté en conflicto con la primera y segunda ley.
Así que antes de emprender esta odisea hacia el futuro, asegurémonos de saber en dónde se encuentran los módulos de memoria de nuestro amigo HAL, en caso de que necesitemos desactivarlo.
El autor es investigador del Centro de Investigación en Biotecnología de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos